본 연구에서는 저속에서 발생하는 측정잡음에 대한 문제를 불규칙 확률시스템으로 고려하여 Kalman 필터를 관측자로서 사용하고 고속에서뿐만 아니라 저속에서의 위치와 속도 추정성능을 향상시키고자 한다. Kalman 필터는 확률적 외란을 포함하고 있는 동적시스템에 적용되는 최적상태 추정자이다. 또한 이 Kalman 필터는 외란을 가지는 이산형 실시간 동적 처리 시스템에서 최적의 미지 상태를 추정하기 위해 선형, 불편향, 그리고 최소 오차분산 회귀형 알고리즘을 제공한다. 또한, MRAS(Model Reference Adaptive System) 방법을 이용하여 모터와 부하에 대응되는 기계적 시정수를 동정한다. 이 방법은 기계적인 시정수가 알려지지 않은 시스템에 적용하여 위치와 속도의 추정을 가능하게 하기 위해서이다. 더욱이 동정의 결과를 이용하여 Kalman 필터 알고리즘에 적용한다.
최근의 산업용 서보 구동 응용 분야에서는 전 운전 영역에서 위치 추종에 대한 높은 정밀도와 빠른 응답 특성이 요구된다. 그러나 부하 외란은 시스템의 속도 응답 특성을 나쁘게 하여 위치 추종에 대한 빠른 응답 특성과 높은 정밀도를 기대하기 어렵게 만든다. 따라서 고성능 위치/속도 제어를 위해서는 부하 토크의 추정이 필수적이다. 본 논문에서는 SVR에 기반한 실시간 부하 토크 관측기를 제안한다. 제안된 방법은 오프라인 SVR 학습을 통하여 부하 토크 관측기를 만들고, 운전 데이터로부터 부하 토크를 추정하여 실시간으로 전향 보상한다. 제안된 방법의 타당성을 위해 다양한 실험을 수행하였다.
위치추정 서비스는 사물이나 사람의 위치를 추정하여 표현하는 것으로, 본 논문에서는 Zigbee를 지원하는 RF칩인 CC2420칩셋을 통한 네트워크 환경을 실외에 구축하고, 이동노드를 이용하여 GPS에서 얻어진 이동노드에 대 한 위치정보를 수신한다. 이동노드의 위치정보는 구축된 네트워크 환경에서 싱크노드에 전달함으로서 실시간으로 위치를 추정할수 있게 되며 실외환경에서 위치추정 오차는 3m 내에서 나타났으며 이는 육안으로 쉽게 판별가능한 범위이고 Google Maps을 이용하여 위치를 표현해 내었다.
본 논문에서는 수중에서 이동체의 3차원 위치를 추정하기 위한 위치추적 시스템을 구현하였다. 본 연구에서는 네 개의 초음파 센서를 수중의 서로 다른 위치에 고정시키고, 이동중인 이동체 센서와 서로 다른 신호를 송 수신하게 함으로써 고정체와 이동체 모두에서 이동체의 3차원 위치 추적과 이동체의 원격제어를 가능하게 하였다. 또한 위치 추적 시에 Newton 알고리즘에서 매 iteration 시에 Jacobian 행렬의 norm을 추정하고, 행렬의 norm이 임계값 이상이 되어 역행렬에 의한 해가 불안정해질 때는 또 다른 초기값을 이용하여 해를 구하게 함으로써 이동체의 위치가 보다 신뢰성 있게 추정되게 하였다. 그리고 제안한 알고리즘을 이용하여 실시간 위치 추적이 가능한 위치 추적 DSP 시스템을 구현하였으며, 성능 검증을 위한 수조 실험을 수행하였다. 성능 검증결과 본 연구에서 구현한 위치 추적 시스템은 1초에 2회 이상의 속도로 오차율 5cm 이내에서 이동체의 위치를 추적함을 알 수 있었다.
LBS의 주요 기술 구성요소에는 무선측위기술 또는 위치결정기술, LBS 핵심기반 기술 및 LBS 응용기반 기술 등이 있다. 이 논문에서는 LBS의 주요기술 구성요소 중 핵심기반기술인 위치 데이터 관리 시스템을 설계한다. 제안 시스템은 LBS 응용인터페이스, 응용서비스 질의처리기, 이동객체 위치추정기, 위치정보 관리기, 실시간 데이터 수신기, 위치정보 데이터베이스로 구성된다. 데이터베이스 관리 기술을 활용하여 이동객체의 위치변화 정보를 효율적으로 관리하고 이와 관련된 유용한 정보를 LBS 사용자에게 제공하며, 기존의 상용 데이터베이스에서 처리할 수 없는 이동객체의 연속적인 위치정보를 처리하는 연산 및 위치추정 기능을 지원한다. 실시간 환경에서 발생되는 위치정보의 결손을 보완하는 위치정보 트리거링을 토대로 기존의 위치 정보 관리 시스템이 갖는 문제점을 보완한다. 제안한 위치 데이터 관리 시스템의 응용을 위해 산불관리 응용서비스에 적용한 결과를 보인다.
실시간 로봇 위치 제어를 위해 비젼시스템을 사용할 때 이 모델에 포함된 매개변수를 추정하는데 있어 계산시간을 줄이는 것은 매우 중요하다. 불행히도 흔히 사용되고 있는 일괄 처리 기법은 반복적으로 계산이 수행되기 때문에 많은 계산 시간을 필요로 하여 실시간 로봇 위치 제어를 어렵게 한다. 반면에 본 연구에서 사용하고자 하는 화장 칼만 필터링은 사용하기 편리하고, 또한 순환적 방법으로 계산되기 때문에 비젼시스템의 매개변수를 계산하는데 있어 시간을 줄이는 커다란 장점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 실시간 로봇 위치 제어를 위해 사용하는 비젼 제어 기법에 확장 칼만 필터링을 적용되었다 여기서 사용된 비젼시스템 모델은 카메라 내부 매개변수(방향, 초점거리 등) 및 외부 매개변수(카메라와 로봇 사이의 상대적 위치)를 설명하기 위해 6개 매개변수를 포함하고 있다. 이러한 매개변수를 추정하기 위해 확장 칼만 필터링 기법이 적용되었다. 또한 이렇게 추정된 6개 매개변수를 사용하여 로봇을 구동시키기 위해 필요한 로봇 회전각 추정에도 화장 칼만 필터링 기법이 적용되었다. 최종적으로 확장 칼만 필터링을 사용하여 개발된 비젼 제어 기법의 타당성을 로봇 위치 제어 실험을 수행하여 확인하였다.
본 논문에서는 실시간 위치 추적 시스템 (RTLS: real-time locating system)을 위한 ESPRIT 기반의 초 분해능 지연 시간 추정 (super-resolution time delay estimation) 알고리즘을 개발하고 여러 가지 다중 경로 환경에서 성능을 분석한다. 지연 시간 추정을 위한 기존의 코릴레이션 방식은 다중 경로들의 지연 시간의 차이가 한 칩 이내일 경우 성능이 급격히 저하되는 문제점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 대표적인 초 분해능 도래각 추정 알고리즘인 ESPRIT을 지연 시간 추정에 적용하여 주파수 영역 초 분해능 지연 시간 추정 알고리즘을 개발하고 여러 가지 다중 경로 환경에서 알고리즘의 성능을 분석한다.
본 논문에서는 두 개의 스피커를 이용한 청취 환경에서 좌, 우 채널의 간섭 신호를 제거하기 위한 새로운 오디오 시스템을 개발하였다. 간섭 제거는 청취자의 위치에 따라 적응적으로 이루어져야 하기 때문에, 청취 위치를 추적하기 위한 기법이 적용되었다. 청취자 위치 추적은 2개의 마이크로폰을 통하여 이루어지며 채널 간 시간 지연을 이용하여 청취자의 방향을 추정하도록 하였다. 또한 잔향 환경에서의 사용을 고려하여 선형 예측 기법을 이용한 잔향 제거 기법이 적용되었다. 좌,우 채널의 간섭제거를 위한 음원-귀 간의 경로는 KEMAR 머리전달함수를 이용하여 나타내었다. 사용된 청취자 방향 측정 시스템의 유용성을 평가하기 위해 추정된 위치에서 채널 간섭의 성능을 평가하였다. 평가 척도로 채널 분리 비를 사용하였으며, 실험적인 결과, 사용자의 실제 위치와 추정된 위치 간에 다소 차이가 있더라도 -10 dB의 채널 분리비가 얻어짐을 확인 할 수 있었다. 제안된 알고리즘은 부동소수점 디지털 신호처리 프로세서를 이용하여 실시간 구현되었으며 청취자 평균 방향 오차는 5도, 주관적 간섭 제거율은 평균적으로 80 % 얻어짐을 알 수 있었다.
본 연구에서는 화자의 음성신호를 이용하여 추출된 공간정보를 통해 화자의 위치를 실시간으로 추적하는 시스템을 제안하고 실시간 구현하였다. 기존의 대표적인 화자 위치 추출 알고리듬인 CPSP(Cross Power Spectrum Phase)는 실내환경에서 심각하게 일어나는 반향신호에 취약한 단점을 갖고 있으므로 구현된 시스템에서는 위치 추적 성능 개선을 위하여 반향신호에 강인한 hybrid window 알고리듬을 제안하여 적용하였다. Hybrid window 알고리듬은 실내 환경에 적합한 hybrid window를 설계하여 수신된 음성신호에 적용함으로써 반향신호에 의한 상호 상관관계를 줄이고 직접 경로에 의한 신호들의 상관관계를 높임으로써 보다 정확한 시간 지연 추정을 가능하게 한다. 제안된 시스템의 성능분석을 위해 DSP를 이용해 실시간 구현된 하드웨어를 이용해 기존의 CPSP 알고리듬과 제안된 hybrid window를 적용한 시스템을 실제 환경에서의 실험하였고 제안한 알고리듬을 적용한 시스템이 $22\%$ 이상 성공적으로 화자의 위치를 추적하였다.
본 논문은 실내 환경에서 이동객체의 실시간 추적 알고리즘을 제안한다. 제안하는 시스템은 기존에 사용되던 삼각측량 기법과 DCM(Database Correlation Method) 기법을 통해 각각의 위치 데이터를 생성한 후, 그 중 이동객체와 더 근사한 위치 데이터를 실시간으로 선택한다. 또한 Kalman Filter를 사용하여 선택된 위치 데이터를 보정하여 시스템에 적용하므로 이동 객체의 위치 정확도를 향상시켰다. 기존에 연구된 Kalman Filter는 과거의 정보를 이용하여 현재의 위치를 추정해 내는 시스템의 특성상 안정화 되는 시간까지 불확실한 위치 데이터를 가지게 된다. 하지만 제안하는 위치 추적 시스템은 기존의 Kalman Filter를 그대로 적용하지 않고, 더 효율적인 방안을 제시한 후 적용함으로 더 정확한 위치 추적을 가능케 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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